DISCOVER：面向人类行为全面观测、可视化与探索的数据驱动交互系统
人机交互
2024-07-19 v1 人工智能
摘要
理解人类行为是社会科学的基本目标，但其分析面临诸多挑战。传统方法因数据收集过程繁琐、分析过程复杂，往往受制于时间与资源，难以进行全面探索。计算模型虽为有前景的研究工具，能自动识别社交信号等重要行为指标，但其内在复杂性以及运行时高计算资源需求，制约了非技术专长者和设备不足的研究者广泛采用。为此，本文引入DISCOVER——一个模块化、灵活且用户友好的软件框架，旨在简化人类行为分析中计算驱动的数据探索。我们的主要目标是让先进的计算方法更易于各学科领域的研究者使用，从而无需具备广泛的技术专长即可进行细致的行为分析。本文通过四个相互衔接的数据探索工作流程演示DISCOVER的能力：交互式语义内容探索、可视化检查、辅助标注与多模态场景搜索。通过这些工作流程，我们旨在凸显DISCOVER的灵活性与可及性，作为全面框架提出一套蓝图，可作为探索性数据分析的通用起点。
引用
@article{arxiv.2407.13408,
title = {DISCOVER: A Data-driven Interactive System for Comprehensive Observation, Visualization, and ExploRation of Human Behaviour},
author = {Dominik Schiller and Tobias Hallmen and Daksitha Withanage Don and Elisabeth André and Tobias Baur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.13408},
year = {2024}
}